Neuronale Netze in der Finanzwirtschaft

1 Einleitung und Motivation.- 1.1 Einführung in die Thematik.- 1.2 Abgrenzung: Bereiche im Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz.- 1.3 Gliederung und Inhaltsübersicht.- 2 Neuronale Netzwerke.- 2.1 Entwicklung der letzten Jahre.- 2.2 Arbeitsweise Neuronaler Netze.- 2.2.1 Grundlegende Betrachtung.- 2.2.2 Abgrenzung zwischen Expertensystemen und Neuronalen Netzen.- 2.3 Der strukturelle Aufbau von Neuronalen Netzen.- 2.3.1 Neuronen: elementare Bestandteile eines Neuronalen Netzes.- 2.3.2 Netzwerktopologien.- 2.3.3 Lernalgorithmen.- 2.3.4 Klassifizierungsgesichtspunkte von Netzwerkmodellen.- 2.3.5 Entwicklungsphasen beim Arbeiten mit Neuronalen Netzen.- 2.4 Netzwerkmodelle und Lernstrategien diverser Netzwerktypen im Überblick.- 2.4.1 Perzeptronen-Netze.- 2.4.2 Backpropagation-Netze.- 2.4.3 Counterpropagation-Netze.- 2.4.4 Hopfield-Netze.- 2.4.5 Boltzmann-Maschine.- 2.4.6 BAM—Bidirectional Associative Memory.- 2.4.7 Kohonen-Netzwerk.- 2.4.8 Weitere Netzwerkmodelle.- 2.4.9 Zusammenfassende Betrachtung der einzelnen Modelle.- 3 Anwendungen Neuronaler Netze in der Finanzwirtschaft.- 4 Prognoseanwendungen.- 4.1 Aktienkurs- und Indexprognose.- 4.2 Zinsprognose.- 4.3 Währungs- und Wechselkursprognosen.- 5 Klassifikationsanwendungen.- 5.1 Anlegerklassifizierung mit Hilfe Neuronaler Netze.- 5.2 Kreditwürdigkeitsprfung im Konsumentenkreditgeschäft.- 5.3 Bonitätsanalyse/Klassifikation von Unternehmen.- 5.4 Ermittlung der Gefahr eines Bankenbankrotts.- 6 Sonstige Anwendungen von Neuronalen Netzwerken im Bankbereich.- 6.1 Bond-Rating-Prognosemodelle.- 6.2 Optionshandel mit Neuronalen Netzen.- 6.3 Neuronale Netze in der Welt der Futures.- 6.4 Modelle zur Aufdeckung von Kreditkartenbetrügereien.- 6.5 Aktienperformanceanalyse.- 6.6 Handelssysteme auf der Basis von Neuronalen Netzen.- 6.7 Vorhersagen von Handelsvolumina.- 6.8 Portfolio-Management.- 6.9 Finanzmarktmodellierung.- 6.10 Prognose der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung.- 7 Anwendungen außerhalb der Finanzwirtschaft.- 7.1 Neuronale Netze im Marketing.- 7.2 Neuronale Netze im Projektmanagement.- 7.3 Neuronale Netze im DV- und Personalbereich.- 7.4 Neuronale Netze im Operations Research.- 7.5 Schriften-, Sprach- und Bilderkennung.- 7.6 Neuronale Netze im Bereich der Non- and Nearbanks.- 8 Schlußbetrachtungen.- 8.1 Neuronale Netze in der Finanzwirtschaft.- 8.2 Resümee.- A Error-Backpropagation-Verfahren.- A.1 Ausgangslage.- A.2 Lernvorgang.- A.2.1 0.Phase: Initialisierung.- A.2.2 1.Phase: Propagation.- A.2.3 2.Phase: Backpropagation.- A.3 Resultat.- B Teststrategien.- B.1 Mean Square Error (MSE).- B.2 Korrelationskoeffizient.- B.3 Theil’s Koeffizient.- B.4 Mean Reversion.- B.5 Realisierter Return (RR).- B.7 Sharpe-Ratio.- B.8 Profit-Index.- B.9 Wegstrecke.- C Abbildungsverzeichnis.- D Tabellenverzeichnis.- E Abkürzungsverzeichnis.- F Stichwortverzeichnis.